rdf-syntax-grammar
mods:
  schema location: http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-2.xsd
  title info:
    title: Τα τεχνητά ανοσιοποιητικά συστήματα στην αναγνώριση προτύπων
    sub title: πτυχιακή εργασία
  name:
    name part: Τσομπανίδη, Σταματία.
    role:
      role term: creator
  name:
    name part: Νάστου, Παναγιώτης Ε.
    role:
      role term: dgs
  name:
    name part: Πανεπιστήμιο Αιγαίου
    name part: Σχολή Θετικών Επιστημών.
    name part: Τμήμα Μαθηματικών.
  type of resource: text
  origin info:
    place:
      place term: gr
    date issued: 2016
    issuance: monographic
  language:
    language term: gre
  physical description:
    extent: iv, 113 σ. : σχέδια ; 30 εκ.
  abstract: Το θέμα της παρούσας πτυχιακής εργασίας είναι "Τα Τεχνητά Ανοσιοποιητικά Συστήματα στην Αναγνώριση Προτύπων". Τα τεχνητά ανοσιοποιητικά συστήματα είναι συστήματα που βασίζονται και είναι εμπνευσμένα από τα βιολογικά ανοσιοποιητικά συστήματα. Το ανοσιοποιητικό μας σύστημα είναι στην ουσία ένα (ευφυές) σύστημα μάθησης που συνεχώς μαθαίνει και εξελίσσεται. Ξεκινώντας, περιγράφουμε τι είναι ένα ευφυές σύστημα και ποια είναι τα χαρακτηριστικά του. Στη συνέχεια, παρουσιάζουμε τα βασικά θέματα της αναγνώρισης προτυπων (τις φάσεις από τις οποίες αποτελείται), και περιγράφουμε τα χαρακτηριστικά και τα πρότυπα, τα οποία εμφανίζονται στην αναγνώριση προτύπων. Κάνουμε, εν συνεχεία, την ανάλυση των δύο βασικών διαδικασιών της αναγνώρισης προτύπων, της κατηγοριοποίησης (classification) και της ομαδοποίησης (clustering). Αναφέρουμε τη χρήση των ευριστικών αλγορίθμων στην αναγνώριση προτύπων και παρουσιάζουμε μία υποκατηγορία τους, τους γενετικούς αλγορίθμους. Ακολουθεί το βασικό μας κεφάλαιο που αφορά τα τεχνητά αλλά και τα βιολογικά ανοιοποιητικά συστήματα. Γίνεται περιγραφή των βιολογικών ανοσιοποιητικών συστημάτων και η σύνδεσή τους με τα τεχνητά. Παρουσιάζουμε τους αλγορίθμους κλωνικής (με έμφαση στον αλγορίθμο CLONALG) και αρνητικής επιλογής (καθώς και την self-nonself διάκριση σε έναν υπολογιστή). Έπειτα, συγκρίνουμε τον αλγόριθμο κλωνικής επιλογής με τον γενετικό αλγόριθμο, μέσω κάποιων συναρτήσεων αξιολόγησης και στο τέλος αυτού του κεφαλαίου κάνουμε μία αναφορά στο ανοσιοποιητικό δίκτυο. Τέλος, βλέπουμε την εφαρμογή αυτών των τεχνητών ανοσιοποιητικών συστημάτων στην αναγνώριση προτύπων μέσα από ένα σύντομο παράδειγμα και την εφαρμογή των αλγορίθμων που περιγράψαμε στην ασφάλεια υπολογιστών.
  note: Σταματία Τσομπανίδη ; επιβλέπων καθηγητής Παναγιώτης Νάστου.
  note: Μέλη της εξεταστικής επιτροπής: Χατζηνικήτας Αγαπητός, Ανδρέας Παπασαλούρος, Παναγιώτης Νάστου.
  note: Διάθεση πλήρους κειμένου ; Ενδοπανεπιστημιακή δημοσίευση.
  note: Πτυχιακή εργασία - Πανεπιστήμιο Αιγαίου, Σάμος, 2016.
  note: Βιβλιογραφία: σ. 113.
  note: Κλειδωμένη η δυνατότητα αντιγραφής (copy) κειμένου.
  subject:
    topic: Dissertations, Academic
    geographic: Greece
  subject:
    topic: Pattern recognition systems
  subject:
    topic: Artificial immune systems
  classification: 006.3825
  identifier: http://hdl.handle.net/11610/19630
  location:
    physical location: INST SAMOS 20170125
  access condition: Διάθεση πλήρους κειμένου ; Ενδοπανεπιστημιακή δημοσίευση.
  access condition: Κλειδωμένη η δυνατότητα αντιγραφής (copy) κειμένου.
  record info:
    record content source: GR-MyUa
    record creation date: 170125
    record identifier: 1/112801
    language of cataloging:
      language term: gre